Один из самых удобных способов записать данные это использование готовых форматов, такие как JSON или YAML.
Из плюсов такого подхода стоит отметить вот что:
🔸 готовый, повсеместно используемый и поддерживаемый формат
🔸 простой и понятный файл, удобочитаемый для человека
🔸 можно легко редактировать в любом текстовом редакторе без специальных программ и библиотек
Но есть и минусы
🔹 затраты времени при записи файла (кодирование данных в нужный формат строки)
🔹 затраты времени при чтении файла (декодирование данных в Python объекты)
🔹 размер файла увеличивается из-за разметки данных (скобки, запятые, переносы, отступы...)
🔹 перед записью все данные должны быть помещены в память в полном объёме (не всегда)
🔹 при чтении необходимо считать весь файл в память и только потом декодировать данные
Если нужно писать немного данных в несколько файлов, то затраты по времени не ощутимы. Обычно это файлы конфига или какие-либо метаданные. Это отличный вариант под такие задачи.
Есть и другой поход к записи файлов - это бинарные файлы. Используется, когда данных достаточно много и никто их не собирается читать глазками😳.
🔸 очень быстрая запись
🔸 чтение значительно быстрей чем JSON, YAML итд
🔸 размер файла значительно меньше, так как нет разметки
🔸 можно записывать данные по мере поступления не загружая всё в память
🔸 можно извлечь любую часть данных независимо
Из минусов
🔹 нужно определить свой формат записи данных (если не используете готовую спецификацию определённого формата)
🔹 не получится открыть файл и визуально понять что там записано, а для чтения файла потребуется знать его спецификацию.
🔹 не так-то просто создать такой файл без специальной библиотеки
В таком виде удобно записывать большой массив любых однородных данных. Например, мониторинг валютной биржи или кэшированная анимация 3D геометрии.
(Это не означает что нельзя записать данные разного типа, просто это будет не так удобно)
Представьте себе JPG-картинку. По сути это немного мета-информации и большой массив пикселей. Тоже самое со звуком или видео файлом. Поэтому, если вы попробуете открыть картинку в текстовом редакторе вы увидите что-то вроде такого
f15d cd29 a564 4578 ...
09e2 9bc4 a696 1253 ...
84e9 4de1 3b23 c24a ...
2534 5161 28e0 709d ...
...
Это и есть записанные байтики. И для их чтения требуется определённый софт который знает что с ними делать. Под каждый тип файла.
К чему это я? Читайте в следующем посте...
#tricks#basic
Codex Chronicle research preview
https://x.com/thsottiaux/status/2046291546325369065
Codex 今天更新了预览研究记忆功能,直接利用屏幕的上下文来改善和增强记忆,结合 Computer Use 插件 Combo,真正能够随时如意地看到和操纵你的电脑,加速自动化。
设置的个性化中开启。目前早起测试消耗大,不过今天也重置了 quota。现在面向 PRO 及 Mac 用户开放。
Context 重要性毋庸置疑,是所有所见所得。这个操纵最开始使用 AI 语音软件 VoiceInk 的时候貌似也有屏幕上下文的概念。
#codex
⚡️Скоро новости будут выглядеть так:
— Сегодня вышло 3 SOTA-модели
— Пока вы читали этот твит, они уже устарели
OpenAI выпустили GPT-5.3-Codex
Модель лучше справляется со сложными задачами разработки и может долго вести большие проекты без потери контекста.
Это полноценный агент, который может планировать шаги, работать с инструментами и действовать в реальном рабочем окружении.
Работает быстрее предыдущей версии и при этом сильнее в рассуждениях.
Подходит не только для кода, но и для анализа, исследований, документации и продуктовых задач вокруг разработки.
OpenAI фактически использовали Codex,чтобы создавать сам Codex - модель участвовала в собственном цикле разработки.
https://openai.com/index/introducing-gpt-5-3-codex/
@ai_machinelearning_big_data
#openai#codex
✴️OpenAI снова перевыпустили Codex, теперь как нативное приложение под Мак
Здесь можно вести несколько задач параллельно, изолируя изменения каждого агента через worktrees, собирать «навыки» из ваших инструментов и правил, а также запускать автоматизации по расписанию — всё в одном месте.
Из коробки доступны ключевые сценарии:
• Многозадачность без конфликтов. Работайте с несколькими агентами параллельно, а изменения держите изолированно с помощью worktrees.
• Навыки (Skills) как переиспользуемые блоки.Пакуйте инструменты и договорённости в готовые способности и подключайте их в проекты за минуты.
• Фоновые автоматизации.Делегируйте рутину: настраивайте запланированные воркфлоу, которые крутятся в фоне без вашего участия.
Доступность и лимиты: Codex уже доступен на macOS; Windows — скоро. На ограниченное время Codex входит в ChatGPT Free и Go, а для Plus/Pro/Business/Enterprise/Eduудвоены лимиты — в приложении, CLI, IDE-расширении и в облаке.
🤑ForgetMe | Boosty
Приобрести подписку на любые сервисы
⏩@forgetshop_bot
#нейросети#новости#chatgpt#codex
™️Codex 0.40.0: GPT-5-Codex по умолчанию и умнее работа с контекстом
Перевод с англ. Обновление Codex 0.40.0 сосредоточено на стабильности и удобстве девелоперов: модель GPT-5-Codex теперь по умолчанию, контекст автоматически «компактится» при больших объёмах, лимиты прозрачно видны, а код-ревью стало гибче.
Что изменилось:
🟡Default-модель: теперь GPT-5-Codex.
🟡Авто-compaction: для GPT-5-Codex срабатывает при 220k токенов.
🟡/status: показывает usage limits.
🟡Новые /review: ревью конкретного коммита, против базовой ветки или по кастом-инструкциям.
🟡MCP таймаут:60 c по умолчанию; настраивается в config.toml через tool_timeout_sec для каждого MCP-сервера.
Подробнее в релизе:GitHub — Codex v0.40.0
🤑ForgetMe | Boosty
Приобрести подписку на любые сервисы
⏩@forgetshop_bot
#нейросети#новости#chatgpt#codex